数据要素万亿红利

李赟

“数据要素×”是继“数据二十条”后又一重磅政策，提供了具体的方向和路径指导，场景落地更具可行性，有助于引导政府和社会力量广泛参与。

随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。

12月15日，国家发改委发布关于向社会公开征求《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）（征求意见稿）》（下称“《征求意见稿》”）意见的公告。《征求意见稿》共计23条，从激活数据要素潜能、总体要求、重点行动等五方面做出要求。其中，重点行动有12项，提及支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。

關于三年行动计划的具体目标，《征求意见稿》提出，到2026年底，数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，产品和服务质量效益实现明显提升，涌现出一批成效明显的数据要素应用示范地区，培育一批创新能力强、市场影响力大的数据商和第三方专业服务机构，数据产业年均增速超过20%，数据交易规模增长1倍，场内交易规模大幅提升，推动数据要素价值创造的新业态成为经济增长新动力，数据赋能经济提质增效作用更加凸显，成为高质量发展的重要驱动力量。

事实上，2023年以来，已有多项关于数据要素的规划政策密集发布，进一步推动了数据要素市场的发展。其中，根据财政部8月发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，从2024年1月1日起，数据资源将被视为一种资产纳入财务报表。

而数据要素一旦纳入财报，将打开巨大的市场空间。根据上海数据交易所的资料显示，国家社会面固定资产规模大概在1500万亿元，如果数据资产入表，可能再创造100万亿元新增资产规模。据初步测算，全国企业数据要素支出规模约3.3万亿元，如果考虑数据资产评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能超过30万亿元。

中信证券表示，“数据要素×”是继“数据二十条”后又一重磅政策，提供了具体的方向和路径指导，场景落地更具可行性，有助于引导政府和社会力量广泛参与。数据要素体系建设不断完善和深化，潜能持续释放，建议重点关注数据采集、确权、交易、应用等环节投资机会，互联网、出版等板块有望充分受益。

东吴证券认为，“数据二十条”的发布带来的主要边际变化是公共数据的放开，也将成为时代的主题。发展数据要素的意义在于，对外，数据要素将构筑中国相对于其他国家的竞争新优势；对内，发展数据要素将会有助于解决国内的财政收支矛盾。

其中，数据应用是数据要素产品和服务的商业落地场景，它是最重要的成果形式和实现数据价值的关键。数据资产潜在总规模达到十万亿元量级，有望接过土地财政的大旗。从长远看，数据要素将为下一个30年的黄金发展期打开一扇战略性的大门。

如果说人工智能是全球的一次产业共振，那么数据要素就是中国自发要去推进的方向。

2019年10月，十九届四中全会提出要健全数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制，首次明确将数据纳入生产要素，数据要素的重要性进一步凸显。

随着最高层对数据要素的定调落地后，国家陆续出台推进数据要素市场发展的基础制度文件，涉及数据要素产权、会计处理、流通交易、安全等环节。

2020年4月，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，把数据作为一种新型生产要素写入文件，与土地、劳动力、资本、技术传统要素并列为第五大生产要素，并首次提出“加快培育数据要素市场”。

2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出2025年“数据要素市场体系初步建立”的发展目标，要求“数据资源体系基本建成，利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同。数据要素市场化建设成效显现，数据确权、定价、交易有序开展，探索建立与数据要素价值和贡献相适应的收入分配机制，激发市场主体创新活力”，此外还对数据要素做出专章部署，提出“强化高质量数据要素供给”、“加快数据要素市场化流通”、“创新数据要素开发利用机制”等重点任务举措。

资料来源：Wind，东莞证券研究所

2022年12月，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即“数据二十条”），作为中国首份专门针对数据要素的基础性文件，“数据二十条”为中国数据要素市场建设指明了方向，文件具体提出要构建四个制度：“建立保障权益、合规使用的数据产权制度”，“建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度”，“建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度”，“建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度”。

2023年8月，财政部对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确数据资源的确认范围和会计处理适用准则等，将于2024年1月1日起施行，体现了国家发展数据要素产业的信心和决心。

管理机构方面，国家数据局正式挂牌，有望发挥统筹发展、打通数据壁垒作用。

3月16日，中共中央、国务院印发《党和国家机构改革方案》，其中提出组建国家数据局；10月25日，数据局正式挂牌，由刘烈宏任局长。

国家数据局由国家发改委管理，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。而此前，与大数据相关的职责主要分布在国务院办公厅、国家发改委、网信办等多个部门，跨部门统筹协调难度较大。此次国家数据局的组建将有助于发挥中央集中统筹数据要素发展、打通数据壁垒的作用，为数据要素基础制度的建设提供组织保障和机构支撑。

近期，国家数据局相关负责人密集发声，首提数据基础设施建设。11月23日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏在全球数字贸易博览会上首次提出“数据基础设施”的内涵，指出需要构建适应数据要素特征、促进数据流通利用、发挥数据价值效用的数据基础设施。具体来看，数据基础设施是在网络、算力、流通、安全等设施的支持下，面向社会提供一体化数据汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障的一类新型基础设施。

資料来源：《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，东莞证券研究所

11月25日，刘烈宏在全球数商大会开幕式上表示，要发挥数据要素的乘数作用，研究实施“数据要素×”行动。刘烈宏透露，国家数据局正在与相关部门从供需两端发力，在智能制造、商贸流通、交通物流、金融服务、医疗健康等若干重点领域，加强场景需求牵引，打通流通障碍，提升供给质量，推动数据要素与其他要素相结合，催生新产业、新业态、新模式、新业务、新治理。

随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中，数据要素战略地位进一步凸显。

充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。国家发改委发布的《征求意见稿》，正是在这个背景下制订的。

国家发改委表示，通过实施“数据要素×”行动，发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应，促进中国数据基础资源优势转化为经济发展新优势。

《征求意见稿》指出，近年来，中国数字经济快速发展，数字基础设施全球领先，数字技术和产业体系日臻完善，为更好发挥数据要素作用奠定了坚实基础。但与此同时，也存在场景释放不够、数据供给不足、流通机制不畅等问题，为此，通过实施“数据要素×”行动，发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，推动数据在不同场景中发挥千姿百态的乘数效应，促进中国数据基础资源优势转化为经济发展新优势。

从《征求意见稿》的基本原则看，在试点先行，重点突破方面，《征求意见稿》指出，加强试点探索，完善多样化、可持续的数据要素价值释放机制。推动数据资源丰富、作用效益明显的领域率先突破，发挥示范引领作用。

在《征求意见稿》第五项做好组织实施方面，也提到支持部门、地方协同开展政策性试点，聚焦重点行业和领域，结合场景需求，研究数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的落地举措，探索数据流通交易模式。鼓励各地方大胆探索、先行先试，及时总结可复制推广的实践经验。

加强资金支持方面，《征求意见稿》表示，加大中央预算内投资支持力度，实施“数据要素×”试点工程。鼓励金融机构加大信贷支持力度，创新金融服务和产品。探索多元化投融资模式，发挥相关引导基金、产业基金作用，引导和鼓励各类社会资本投向数据产业。支持数据商、第三方专业服务机构上市融资。推动将满足资产确认条件的数据资源，计入资产负债表无形资产或存货，推动数据资产化。

在《征求意见稿》的重点行动方面，具体分为12项，分别是：数据要素×智能制造、数据要素×智慧农业、数据要素×商贸流通、数据要素×交通运输、数据要素×金融服务、数据要素×科技创新、数据要素×文化旅游、数据要素×医疗健康、数据要素×应急管理、数据要素×气象服务、数据要素×智慧城市、数据要素×绿色低碳。

其中，在数据要素×科技创新方面，《征求意见稿》明确，以科学数据支持大模型开发，深入挖掘包含科技文献在内的各类科学数据，通过细粒度的知识抽取，构建科学知识资源底座，建设高质量语料库和基础科学数据集，支持开展通用人工智能大模型和垂直领域人工智能大模型训练。

在数据要素×商贸流通方面，提到拓展新消费，鼓励各类商贸经营主体、相关服务企业依托客流数据、消费行为、交通状况、人文特征等市场环境数据，打造集数据收集、分析、决策、精准投送和动态反馈的闭环消费生态，推进直播电商、即时零售、反向定制（C2M）等发展，支持各类商圈创新应用场景，培育数字生活消费方式。

在数据要素×交通运输方面，提及支持龙头企业推进运输高质量数据集建设和复用，培育行业人工智能平台和人工智能工具，助力企业提升运输效率。推进智能汽车创新发展，支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点，打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。

此外，在强化保障支撑方面，《征求意见稿》从提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障做了要求。

数据要素领域改革加快推进。那么，什么是数据要素化呢？

广发证券表示，按照既有研究比如中科院梅宏院士的表述，数据要素化是将数据确立为重要生产要素，并通过各类手段让其参与社会生产经营活动的过程，它包括三个递进的层次：数据资源化、数据资产化与数据资本化。这三个层次的划分是目前对于数据要素化的主流理解。

具体而言，数据资源化是数据要素价值释放的前提，包括原始数据的获取以及后期的数据加工组织；数据资产化是在法律上确立数据的资产属性，意味着数据可以在未来产生持续收益；数据资本化通过数据股权化、数据证券化等形式，催生数据要素的更大价值。

资料来源：国家工信安全发展研究中心，东莞证券研究所

从资本、土地等要素市场发展历史经验看，实现要素从资源化到资产化是具有决定意义的“第一次飞跃”，这一飞跃解决的是产品化和形成市场流通的问题。而从资产化到资本化则是“第二次飞跃”，这一飞跃对于激励资本参与产业发展、激发创新动力具有重要价值。

信通院研究指出，数据资源化包含对原始数据进行加工，形成可采、可见、互通、可信的高质量数据的质量提升过程，也包含数据与具体业务融合，在驱动决策优化和业务变革中实现数据价值的过程。

按照国家发展改革委价格监测中心副主任王建冬的研究，数据的资源化，可以类比于“石油开采”。埋藏在地下的石油只是一种矿产，本身并不具备价值，必须对其进行开采提炼并形成质量可控的标准化原油才能进入市场流通。同样，数据大量散落在经济社会运行各个角落，很多时候以碎片化形式存在。只有对其统一采集、整理、加工，并形成质量可控、来源可信、标准互通的数据资源，才具备进入流通应用环节发挥价值的可能性。

目前，中国已在数据资源化阶段初步形成产业和应用体系，但仍面临可用数据不足、数据质量不高、应用能力不强等问题。

数据的资产化则是指通过界定数据权属、评估数据价值、确定数据价格、促进数据交易流通以实现数据价值的过程。是推动数据要素价值从一个场景拓展到所有场景、从一个企业拓展到所有企业、从一个产业拓展到所有产业的关键环节，是扩大数据要素价值的核心所在。

类似的，数据的资产化可以类比于“石油炼化”。原油从地下开采出来以后，经过一个庞大的炼化工艺体系，转化为适用于不同用途的燃料和化工原料，原油的价值才能得到最大限度发挥。数据同样如此，数据中蕴含了经济社会运行从宏观到微观方方面面的规律和机理，潜在价值无比巨大，但数据本身并不能直接产生价值，通常需要与具体业务场景相结合，在市场主体提升效率、节省成本、扩大收入过程中实现其潜在价值，这一从数据资源到数据产品和服务的过程就是数据的资产化过程。

信通院指出：中国数据资产化的探索已经展开，但受制于数据权属制度、定价制度、分配制度等均不明确的原因，使得数据资产化的探索仍处在初级阶段。

资料来源：《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》，东莞证券研究所

数据的资本化是指通过数据信贷融资、数据股权证券化等资本市场来催生数据要素的更大价值，按照王建冬的研究框架，它可以类比于“油企投融资”。现代社会中，石油企业通过资产资本化、资本证券化，快速扩张产业规模，对数据企业而言同样如此。数据资本化的核心路径主要包括数据股权化和数据证券化两方面。

数据股权化指的是可以参考技术入股等要素收入分配模式，建立数据入股的机制，允许数据需求方以股权置换数据持有方的特定数据权益，实现双方长期共同发展。数据证券化是指自企业数据资产纳入资产负债表后，可以从数据资产预计产生的未来现金流为偿付发行证券化产品，从而最大化激发数据拥有方参与数据流通交易的积极性。

数据要素化意味着数据和其他要素资产一样，需要有一个定价。王建冬的研究指出，数据要素化过程中，资源化、资产化与资本化三个层面存在不同的定价模式。数据资源的定价主要以成本评估为主，一是传统意义上的数据资源采集开发成本，二是与数据隐私含量相关联的成本，三是与数据质量相关联的成本。

数据资产化层面的定价是对基于数据资源形成的深加工数据产品定价，适合采用收益分成模式。数据资本化针对的是持有、拥有、经营数据的权益，适合采用市场导向的定价模式。目前，成本法是已被广泛采用的数据资源定价模式，不少经验案例曾成功应用这一方法来估算企业数据资源的价格。基于收益法的数据资产定价还在逐步发展。未来随着数据资本化的推进，包括数据股权化和證券化等资本市场制度的逐渐完善，基于市场法的数据资本定价将迎来发展空间。

近年来，传统生产要素对中国经济增长的拉动力边际弱化。

劳动力方面，2000年以来，虽然中国劳动力数量总体保持增长的态势，但增速已经呈现逐步下降的态势，若剔除新冠疫情影响，2016年开始中国劳动力数量已经连续4年出现负增长，人口红利逐步消退。资本方面，若剔除新冠疫情影响，2009年开始资本要素对中国GDP增长的拉动作用总体呈现下降的趋势，从2009年的85.29%下降至2019年的28.88%。

面对传统生产要素对经济增长的拉动力进一步弱化的态势，亟须新的生产要素接力、提供经济增长的新动力。数据要素登上历史舞台，有望拉动超万亿元规模。

随着信息技术的发展，全球主要国家积极抢占数字经济发展的制高点。根据东莞证券的研报，2021年中国数字经济规模为45.5万亿元，2017-2021年复合增速13.73%，数字经济占GDP的比重从2017年的32.69%提升至2021年的39.59%，逐渐成为中国经济发展的主要驱动力。

2022年，中国数字经济规模进一步提升至50.2万亿元，总量稳居世界第二，同比名义增长10.3%，占国内生产总值比重提升至41.5%，这一比重相当于第二产业占国民经济的比重。

数据要素作为数字经济的关键也由此登上历史舞台，近年数据要素对中国GDP的贡献率持续提升，2021年达到14.7%。

东莞证券认为，与土地、资本、劳动力等传统生产要素相比，数据具有可复制、可共享、无限增长等特点，能够打破传统生产要素的供给制约，实现持续不断增长。据王建冬表示，短期看，数据基础制度可能催生3000亿-5000亿元规模的数据交易市场；中长期看，数据资产化催生的相关市场潜在规模可能达到10万亿元级。

对于数据需求方来说，丰富的数据要素资源能够赋能产品/服务的创新、经营的降本增效。以金融行业为例，由于中小微企业通常具有规模较小、抗风险能力低、财务信息有限等特点，金融机构难以全面、准确评估企业的经营、信用状况，也导致其获客、风控成本较高。对此，金融机构可结合外部数据（如用电用水、注册、判决等）对客户进行建模分析，建立科学、完善的评估体系，进一步提升机构合规风控能力。由于数据要素对于企业生产经营具备丰富的价值，企业未来的数据需求仍将保持旺盛，特别是对于依赖于数据驱动的相关领域。

对于数据供给方来说，其所持有的数据有望实现价值重估。根据财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对于企业使用的数据资源，可确认为无形资产；对于企业日常活动持有、最终目的用于出售的数据资源，可确认为存货。此次数据资产入表政策的出台，通过建立数据资源相关会计处理准则，有助于全面反映数据资产的价值，数据持有方价值有望得到重估。

广发证券认为，数据资产入表将从微观层面产生深远影响。中国庞大的存量人口、先进制造业为导向的产业政策和相对发展较早的数字经济形态意味着数据资产的价值不容小觑。数据资产入表一则将增加企业资产规模，降低企业负债率，从而改善企业资产负债水平；二则数据资产入表的背景下，企业理论上可以通过抵押贷款、数据入股、融资租赁等方式优化企业融资问题，微观杠杆率的特征会有所变化；三则通过将数据要素投入生产，以及生产优化、运营效率提升、产品服务创新、商业业态转变等途径，可以提升企业生产经营效率；四则数据资产入表对于相关高技术行业是一种激励，同时也会激励传统行业数字化创新改造。

国家工业信息安全发展研究中心联合北京大学光华管理学院、苏州工业园区管理委员会、上海数据交易所共同编写的《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》通过对5000多个项目信息分析，发现数据要素增加企业效益成果明显。报告指出“总体来说，数据要素使得工业企业业务增长平均增加41.18%，生产效率平均提高42.8%，产品研发周期平均缩短15.33%，能源利用率平均提高10.19%”。

此外，《中国数据要素市场发展报告（2021-2022）》通过对726家上市公司数字化转型的调研，分析数据要素过程对企业绩效的影响，发现三点：首先，从数据要素提升企业经济效益的强度来看，数据要素显著提升企业总资产净利润率（ROA），远超上市公司近30年平均水平（2.27%）。其次，根据对数据要素应用水平的高低，将上市公司分成数据要素应用高分组（高于平均值一个标准偏差）和低分组（低于平均值一个标准差），比较两者的财务回报，2021年数据要素应用高分组的企业ROA平均为3.60%，而数据要素应用低分组的企业ROA为-1.10%，两者差异为4.70%。最后，数据要素提升企业经济韧性，加大企业间分化，与2020年相比，两组企业ROA的差异增加0.1%，统计上存在显著区别，考虑到2020年疫情等情况影响，数据要素应用低分组企业的ROA显著下降，而数据要素应用高分组的企业受影响较小，两者差异将逐渐增大。

宏观影响方面，相关研究认为，数据作为新型生产要素，从长期来看将对产业基础高级化和经济转型升级起到重要的促进作用。数据要素一则将赋能其他生产要素，通过提高劳动、资本等其他要素之间的协同性，来实现资源配置效率，进而全要素生产率的贡献将上升；二则可利用非竞争性、非排他性和低成本复制带来的正外部性，实现价值创造能力的倍增，从而发挥宏观规模效应；三则数据要素化将释放数据价值，这种数据价值如果得到有效利用，可以助推地方政府土地财政向多元化财政转型。

东吴证券也认为，发展数据要素产业有两方面重要意义：对外，数据要素将构筑中国相对于其他国家的竞争新优势。在世界各国争相发展数字经济之际，发展数据要素有利于中国做强做优做大数字经济，构筑起国家竞争的新优势。对内，发展数据要素将会有助于解决国内的财政收支矛盾。当前防范和化解地方债务风险必要而迫切，通过数据的资产化和资本化，数据财政有望接过土地财政的大旗，成为经济持续增长的新动力。

随着数据要素顶层设计政策的出台，为地方产业的发展提供了明确的指导方向，各地也相继出台了更为具体的产业政策，进一步细化了数据要素市场的发展目标。

仅2023年12月，就已有四地相继发布了文件。例如，12月1日，广州印发《关于更好发挥数据要素作用推动广州高质量发展的实施意见》；12月5日，浙江发布《数据资产确认工作指南》；同日，青岛发布《青岛市数据要素市场化配置改革三年行动方案》；12月7日，海南印发《培育数据要素市场三年行动计划（2024—2026）》。

同时，各地纷纷建立数据交易所。据统计，目前全国已运营和正筹备中的数据交易机构共88家。从产品形式来看，各地数据交易所对数据产品的分类存在差异，但总体上包括数据产品、数据服务、数据能力三类。

以广州数据交易所为例，截至12月5日，累计上架1400个数据产品，其中以数据产品为主，达到637个，包括行业用电数据、人口数据分析等；其次为数据能力产品，共529个，包括隐私计算平台、数据脱敏等产品。从产品应用领域來看，广州数交所产品用于公共服务、智慧金融、通信运营商等多个场景，而上海数据交易所产品则以应用在金融领域为主。从收费模式来看，主要包括按次收费、包年收费、面议三种形式。

东莞证券表示，场内交易中心的建立，一方面能够降低数据供需双方的信息差，加快数据交易的流通；另一方面也能够保障参与方的合法权益。目前中国数据交易主要还是以场外交易为主，据信通院数据，2022年场外交易市场规模约为1000亿元。随着政策不断完善，预计场内交易需求有望陆续释放。

数据交易链正式启用，有望加快数据要素流通。11月25日，上海数据交易所、浙江大数据交易中心等七家省级数据交易机构发起并建设联盟链共识节点，就数链共建展开深度合作。数据链面向数据要素流通市场全产业全流程，提供数据交易基础服务、增值服务、交易保障服务、资产金融服务等，能够实现“一地挂牌，全网互认”功能，有助于进一步加快数据要素流通。

数据要素产业链条较长，数据产品或服务最终的流通交易涉及数据供方、交易所、数据需方，以及数据服务提供商等多方角色，涉及的环节包括数据采集、存储、加工、分析、确权、评估、安全、交易。据国家工信安全发展研究中心，2021年中国数据要素市场规模达到815亿元，同比大幅增长49.51%。其中，数据存储、数据分析、数据加工、数据交易等环节的市场规模超百亿元，分别为180亿、175亿、160亿和120亿元，预计“十四五”期间市场规模复合增速将超过25%，2025年市场规模将超过1749亿元。中国信息通信研究院预计2025年整体市场规模将超2200亿元。

东莞证券认为，公共数据流通有望率先落地。按照数据生成来源分类，数据可以分为公共数据、企业数据以及个人数据。其中，公共数据是指政府部门及企事业单位在履职或提供公共服务过程中产生的数据，比如供水、供电、公共交通等单位组织在履职过程中所收集的数据。目前中国可利用、可开发、有价值的数据80%左右都在政府手上，同时公共数据市场化运营有望给地方政府带来相关收入及税收，因此公共数据的运营有望率先落地。

中国数据要素市场规模预计“十四五”期间复合增速将超过25%，2025 年将超过1749亿元。

从顶层设计到地方政策，积极探索公共数据运营。“数据二十条”提出要推进实施公共数据确权授权机制，探索用于产业发展、行业发展的公共数据有条件有偿使用，为公共数据流通指明了方向。近期发改委与数据局筹备三组就健全公共数据价格形成机制召开座谈会，东莞证券预计后续或有具体的政策文件出台促进公共数据的合规高效流通。

地方层面上，2023年以来多地政府积极探索公共数据的流通运营并且出台了相应政策文件。其中，杭州9月落地的《公共数据授权运营实施方案（试行）》提出，要在2023年底前完成公共数据授权运营平台的搭建，并且对授权运营平台的准入、退出、管理等方面做出了明确的规定。

衡阳打响公共数据经营权转让第一枪。在各地积极探索公共数据运营过程中，上海、成都等地通过建立具有国资背景的数据集团进行公共数据开发运营，而北京等地则采用数据专区（领域类、区域类、综合基础类）的形式进行运营。11月10日，衡阳市发布政务数据资源和智慧城市特许经营权出让项目招标，底价为18.02亿元，经营者在特许经营期内可向使用者收取费用作为项目建设的回报。虽然该项目的招标在11月14日被暂停，但公共数据经营权的转让或会成为公共数据运营的新模式。

东莞证券表示，以衡阳市的出让项目作为参考，若项目以底价成交、且运营期为3年，即衡阳市财政每年收入约为6.01亿元；若转让公共数据经营权率先在全国地级市进行推广，财政每年收入有望达到1760亿元。

综上所述，考虑到数字经济、数据要素在经济发展中的重要地位，东莞证券预计相关的利好政策将陆续出台，同时产业方面亦将积极探索各种模式，行业高景气有望持续。展望后续，公共数据的市场化流通或将率先落地，卡位公共数据运营的公司以及医疗、财税、金融等相关垂类领域的数据服务提供商有望受益；同时，在市场化流通过程中，对数据的存储、加工分析、确权、安全、交易等环节的需求也将持续释放。

那么，数据要素市场的整体空间有多大呢？上海数据交易所总经理汤奇峰表示，国家社会面固定资产规模大概在1500万亿元，如果数据资产入表，可能再创造100万亿元新增资产规模；中国电子信息产业集团有限公司副总经理陆志鹏表示，目前估计数据资源的价值大概在10万亿元，如果经过数据要素化，能够实现超过100万亿元级的数据资产。根据国家发改委价格监测中心主任卢延纯发表的文章：据初步测算，全国企业数据要素支出规模约3.3万亿元。如果考虑数据资产评估、质押、融资等衍生市场，整体规模可能超过30万亿元。

东吴证券认为，数据资产潜在总规模达到10万亿元量级，有望接过土地财政的大旗。数据要素不仅是一个西方经济学问题，更是一个政治经济学问题。从长远看，数据要素将为下一个30年的黄金发展期打开一扇战略性的大门。

国海证券表示，数据是未来的关键资源，中国数据体量大且数据产品需求旺盛，具备数据交易需要的关键条件。国家先后通过发布“数据二十条”、成立国家数据局，明确监管标准、监管单位。在后续政策不断落地过程中，数据交易所、数据基建、数据要素运营商将先后受益。

国海证券认为，数据要素产业链企业中，受益于场内交易规模的高速增长，交易所、生态基建、数据分析等相关企业利好将加速释放。

数据交易所：国资入股、政府指导，交易所建设是场内数据交易的根本。目前因数据服务商能力参差不齐，交易所仍提供数商服务，在交易规模扩大、增值服务未完全剥离的阶段收益明显。其收入模式多采用佣金+会员费+增值服务费的模式。参照上海数交所，佣金费率为2.5%、会员费约万元，增值服务费跨度大，2万-20万元不等。

国海证券表示，“数據二十条”明确提出所商分离的场内数据交易体系，即加工、分析等增值服务，不再由数据交易所提供，转由数据服务商提供。交易机制完善、交易所剥离增值服务后，服务商价值凸显。

数据服务商：目前业务内容较为分散，仅部分优质企业实现初步整合；长期来看，将逐渐整合成为复合型全能数商，价值在所商分离完成后充分释放。

数据采集、加工：因依赖人力，传统模式增长空间有限。

在政府的反复强调和产业大趋势之下，数字经济尤其是数据要素，会成为资本市场重要的投资主线。

需求有待满足的细分行业：中国数据量大，2022年占全球比约25%，但数据安全市场规模小，仅占全球3%，远低于数据量占比。数据安全、存储等市场潜力均未完全释放。其中，数据安全方面，伴随云计算、数据交易的发展，安全措施方案、安全意识均有所转变，关注重视研发、积极布局新技术的相关企业；数据存储方面，存储比例（存储量/生产量）不足9%，大量数据未得到储存。虽需求旺盛，但传统数据中心运维成本高、收入波动大，转型必不可免，关注积极转型并具备新技术能力的企业。

数据要素运营商：政府、金融、医疗行业相关数据分析共占总市场规模44%份额，预计市场占比高、拥有大量优质数据、重视研发、有数据分析能力的服务商，将在交易机制完善后加速增长。

华西证券认为，随着国家数据局的挂牌运作以及相关政策推进，数据要素/数字经济将成为最重要的投资主线，数据要素产业链中数据持有方、数据开发商（云平台建设）、数据运营商、技术支持及配套服务方四大环节有望受益，包括：国资云及数据开发商；三大运营商；数据运营及加工商。

东吴证券认为，当下产业实践在不断推进，各地政策层出不穷，来自国家数据局的顶层设计箭在弦上，在政府的反复强调和产业大趋势之下，數字经济尤其是数据要素，会成为资本市场重要的投资主线。

其中，最看好数据基础设施和公共数据授权运营这两个环节，前者是物质基础，最先启动并形成规模，后者是落地实践，商业模式好，想象空间大。刘烈宏在讲话中指出，数据基础设施每年将吸引直接投资约4000亿元，带动未来5年投资规模约2万亿元，未来数据基础设施市场空间广阔。

而公共数据授权运营是当前最符合资本市场投资偏好的环节，因为数据的复购率高，可以获得稳定的现金流，而且数据产品本身可复制，边际成本极低，意味着这些可以参与地方政府公共数据授权运营的企业具备更强的盈利能力。一般来说，具备数据持有权的厂商更容易获得数据的运营权，因此数据的基础设施厂商们仍然可以获益于公共数据授权运营。

东吴证券同时表示，数据还有很大价值等待开发，数据资产化、资本化才刚刚起步，有望形成比土地要素更大的市场规模。数据要素在未来将会成为政府财政收入的重要来源，成为引领经济社会不断前行的新的动力。资本市场也将为数据要素产业发展贡献重要力量。